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영상의 초점 조절은 카메라를 통한 형상 측정에서 중요한 기술이다. 3차원 좌표축을 갖는 정밀 자동 측정 장비에서 형상에 대한 정밀도 높은 측정을 하기 위해서는 정확한 초점 위치 결정이 선행 되야 한다. 이러한 초점 조절 기법으로 입력 영상을 분석하여 정초점 위치를 결정하는 수동형 초점 조절 알고리즘들이 연구되고 있다. 자동 초점 조절 기법은 크게 영상에서 초점 위치 추적의 척도가 되는 초점 에너지 값을 추출하는 초점값 측정 단계와 측정된 초점값을 이용하여 최적의 초점 위치를 추적하는 초점 위치 검색 단계로 나눌 수 있다. 우선, 초점값 측정 단계는 영상의 ...

영상의 초점 조절은 카메라를 통한 형상 측정에서 중요한 기술이다. 3차원 좌표축을 갖는 정밀 자동 측정 장비에서 형상에 대한 정밀도 높은 측정을 하기 위해서는 정확한 초점 위치 결정이 선행 되야 한다. 이러한 초점 조절 기법으로 입력 영상을 분석하여 정초점 위치를 결정하는 수동형 초점 조절 알고리즘들이 연구되고 있다. 자동 초점 조절 기법은 크게 영상에서 초점 위치 추적의 척도가 되는 초점 에너지 값을 추출하는 초점값 측정 단계와 측정된 초점값을 이용하여 최적의 초점 위치를 추적하는 초점 위치 검색 단계로 나눌 수 있다. 우선, 초점값 측정 단계는 영상의 선명도 또는 대비도가 높은 영상에는 고주파 성분의 에지 정보가 많이 포함되어 있다는 사실에 기초한다. 즉, 고역 통과 필터를 사용하여 영상에서 고주파 성분들을 추출하여 그 합을 초점값으로 이용하는 방법이다. 추출된 초점값 중 가장 큰 값을 갖는 영상의 렌즈 위치가 정초점 위치가 된다. 이 때 CCD 카메라를 통해 입력된 영상에는 고주파 성분의 임펄스 잡음이 발생할 수 있는데, 전처리 단계로 가우시안 저역통과 필터를 적용하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 라플라시안-가우시안(LoG) 필터를 이용하여 잡음이 제거된 고주파성분에 대한 초점값을 추출하였다. 다음으로, 초점 위치 검색 단계에서는 렌즈 검사 구간 내에서 추출된 초점값들에 대한 분석을 통해 최적의 초점 위치를 검출한다. 본 논문에서는 렌즈 위치에 대한 추출된 초점값의 분포도가 가우시안 분포를 형성하는 것에 기초를 하여 일정 간격으로 미리 측정된 초점값들에 대해 가우시안 모델을 이용한 곡선 정합을 통한 최적의 초점 위치를 예측하는 방법을 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Camera lens focusing is an important problem in computer vision and video measuring systems (VMS) that use CCD cameras and high precision XYZ stages. In VMS, the accurate focusing position should be determined for accurate measurements. In this thesis, we focused on passive focusing techniques that ...

Camera lens focusing is an important problem in computer vision and video measuring systems (VMS) that use CCD cameras and high precision XYZ stages. In VMS, the accurate focusing position should be determined for accurate measurements. In this thesis, we focused on passive focusing techniques that use only the result of input image analysis and do not require the camera calibration. The autofocusing process consists of two steps: the focus value measurement step and the exact focusing position determination step. In the first step, the focus value is measured based on the fact that high contrast images have much high frequency edge information. High frequency term of the image is extracted using the high-pass filter and the sum of the high frequency term is used as the focus value. The focus values for the various lens positions are calculated and the position with the maximum focus value is decided as the focused position. Images captured by using a CCD camera usually contain high frequency noise components. We used a Gaussian smoothing filter to reduce the noise and then measures the focus value using the modified Laplacian filter called a Sum modified Laplacian (SML). In the second step, the position of the maximum focus value in search area is determined. The focus values calculated in various lens position showed the Gaussian distribution. We proposed a method to estimate the best focus position using the Gaussian curve fitting. Focus values of the uniform interval lens positions are calculated and the values are used to estimate the Gaussian distribution parameters to find the best focus position.

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